如何通过索引R中另一个数据帧中的行来在数据帧中创建新变量

Question

我有一个包含许多观测数据的大型数据帧df1，其中包括观测日期。每个日期都有多个观察值。我还有另一个dataframe df2，它包含两个变量，一个是date，另一个是我想添加到df1中的新变量，我们称之为VarC。我们可以假设在df2中每个日期只有一个观察值。

下面是一些简单的示例代码：

df1Date <- as.Date(c('2010-11-1', '2010-11-1', '2010-11-2', '2010-11-2', '2010-11-2', '2010-11-2'))
VarA <- c("Red", "Blue", "Green", "Yellow", "Orange", "Black")
VarB <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
df1 <- data.frame(df1Date, VarA, VarB)

df2date <- as.Date(c('2010-11-1','2010-11-2'))
VarC <- c("Good Day", "Bad Day")
df2 <- data.frame(df2date, VarC)

我想找到一种有效的方法来在df1中添加一个新的变量DayType，它将等于从VarC中选择的一个值，该值与df1中的日期匹配。换句话说，我想遍历df1中的每个观察值，在df2中查找匹配df2date的日期df1Date，并在新变量DayType下将VarC的类似值附加到我的df1数据帧中。

我熟悉dplyr::mutate函数，但是我不知道如何适当地索引dataframe来完成我想要做的事情。

新变量DayType应该如下所示：

DayType <- c("Good Day", "Good Day", "Bad Day", "Bad Day", "Bad Day", "Bad Day")  

Answer 1

只需使用dplyr库中的left join()即可

方法：

df3 <- df1 %>% left_join(df2, by = c("df1Date" = "df2date"))

输出：

df3
     df1Date   VarA VarB     VarC
1 2010-11-01    Red    1 Good Day
2 2010-11-01   Blue    2 Good Day
3 2010-11-02  Green    3  Bad Day
4 2010-11-02 Yellow    4  Bad Day
5 2010-11-02 Orange    5  Bad Day
6 2010-11-02  Black    6  Bad Day

Answer 2

这是一个使用merge的基础R解决方案

merge(df1, df2, by.x = "df1Date", by.y = "df2date");
#     df1Date   VarA VarB     VarC
#1 2010-11-01    Red    1 Good Day
#2 2010-11-01   Blue    2 Good Day
#3 2010-11-02  Green    3  Bad Day
#4 2010-11-02 Yellow    4  Bad Day
#5 2010-11-02 Orange    5  Bad Day
#6 2010-11-02  Black    6  Bad Day

Answer 3

由于OP正在寻找一种efficient和fast方法来获得结果，因此我的建议是使用使用data.table的left_join方法。

library(data.table)
setDT(df1)
setDT(df2)

#left_join in data.table way
df1[df2, on=.(df1Date = df2date)]

# df1Date   VarA VarB     VarC
# 1: 2010-11-01    Red    1 Good Day
# 2: 2010-11-01   Blue    2 Good Day
# 3: 2010-11-02  Green    3  Bad Day
# 4: 2010-11-02 Yellow    4  Bad Day
# 5: 2010-11-02 Orange    5  Bad Day
# 6: 2010-11-02  Black    6  Bad Day